Traceback (most recent call last): File "E:\QMT\python\getdata.py", line 4, in <module> data = pd.read_csv('E:\QMT\python\program\000905.DAT', sep='delimiter', header=None, engine='python') File "E:\QMT\bin.x64\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 709, in parser_f return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "E:\QMT\bin.x64\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 449, in _read parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) File "E:\QMT\bin.x64\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 818, in __init__ self._make_engine(self.engine) File "E:\QMT\bin.x64\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1059, in _make_engine self._engine = klass(self.f, **self.options) File "E:\QMT\bin.x64\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 2074, in __init__ memory_map=self.memory_map) File "E:\QMT\bin.x64\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 393, in _get_handle f = open(path_or_buf, mode, errors='replace') ValueError: embedded null character

这个错误可能是由于文件中有不可见字符，例如 null 字符，导致 pandas 读取时出现了错误。你可以尝试使用其他的分隔符，例如逗号或制表符，来替代 `delimiter` 参数。如果文件中确实存在 null 字符，你需要先对文件进行处理，删除这些不可见字符，再进行文件读取。

以下是一个示例代码，使用逗号作为分隔符：

import pandas as pd

# 读取dat文件
data = pd.read_csv('E:\QMT\python\program\000905.DAT', sep=',', header=None, engine='python')

# 将读取的数据写入表格
data.to_excel('output.xlsx', index=False, header=False)

如果文件中确实存在 null 字符，你可以使用以下代码对文件进行处理：

with open('E:\QMT\python\program\000905.DAT', 'rb') as f:
    content = f.read()

# 删除 null 字符
content = content.replace(b'\x00', b'')

# 将处理后的内容写回文件
with open('E:\QMT\python\program\000905.DAT', 'wb') as f:
    f.write(content)

# 重新读取文件
data = pd.read_csv('E:\QMT\python\program\000905.DAT', sep='delimiter', header=None, engine='python')

注意，这个处理过程会直接修改文件内容，请在执行前备份文件。